什麼是機器學習，機器學習又如何運作？
機器學習是 AI 的一個子集，使用數學模型幫助電腦從資料中學習，而無需直接的指令。機器學習透過使用演算法識別模式，可建立資料模型以進行預測。預測能力會隨著收集和分析更多資料而改善，就像人類從經驗中學習一樣。這種適應性使機器學習非常適合於資料或工作不斷變化的案例，因為編碼解決方案會變得不切實際。
什麼是機器學習？
機器學習是 AI 的一個子集，使用演算法來分析資料、識別模式並進行預測。它能夠自我學習資料，隨著時間的推移不斷改進。
主要重點
- 機器學習是 AI 的一個子集，允許電腦從資料中學習、識別模式，並隨著時間改善預測。
- 機器學習幫助組織發掘深入解析、改善資料採礦、提升客戶體驗、預測客戶行為、降低風險並降低成本。
- 機器學習技術包括監督式學習、非監督式學習、半監督式學習、增強式學習、深度學習、傳輸學習和集成學習。
- 各行各業都在使用機器學習，包括金融、醫療保健、交通、客戶服務和農業。
- 機器學習流程包括收集和準備資料、訓練模型和解釋結果。
- 在選取機器學習平台時，不妨找雲端運算、可存取的開發環境、對熟悉機器學習框架的支援，以及企業等級安全性等功能。
機器學習如何實現投資報酬率
揭示深入解析
機器學習通過資料分析幫助識別結構化和非結構化資料中的模式或結構，揭示可採取動作的深入解析以進行決策。它還會隨著時間的推移改善預測並適應新資料。
改善資料採礦
機器學習在資料採礦方面表現出色，這涉及從大型資料集中擷取有用的資訊。隨著時間的推移，它會進一步提高其能力，從而獲得更準確的深入解析和更好的決策能力。
增强客戶體驗
自適性介面、目標式內容、聊天機器人和語音支援的虛擬助理，均是機器學習協助改善客戶體驗的範例。機器學習透過分析客戶行為和偏好，個人化互動，提供及時和相關資訊，並簡化客戶服務。
降低風險
機器學習透過不斷從新資料中學習，增強其偵測和防止詐騙的能力，為應對不斷演變的威脅提供強而有力的保護。隨著詐騙手段不斷演變，機器學習透過偵測新模式並在詐騙行為得逞之前加以阻止來適應這些演變。
預測客戶行為
機器學習可以挖掘客戶相關的資料來協助識別模式與行為，讓您的銷售團隊最佳化產品建議，並提供最好的客戶體驗。機器學習透過不斷從新互動中學習，預測未來客戶的需求和偏好，以支援主動和個人化的參與。
降低成本
機器學習透過自動化重複和耗時的流程來降低成本，使員工能夠專注於更具戰略性和高價值的工作。此外，機器學習演算法透過分析大型資料集並識別改進領域來最佳化資源配置並最小化營運效率低下。這可大幅節省企業的成本。
機器學習如何從資料中學習並進行預測或決策
監督式學習
使用具有標籤或架構的資料集，其中資料扮演老師的角色並「訓練」機器學習模型，提高其預測或決策的能力。模型會透過將其預測與實際結果進行比較來進行調整，隨著時間的推移提高正確性。
非監督式學習
使用沒有標籤或架構的資料集，透過將資料分組至叢集來尋找模式和關聯性。這種技術有助於揭示資料中的隱藏結構，對於客戶細分和異常偵測等工作非常有用。
半監督式學習
結合標記和未標記的資料進行訓練。當標記資料的成本高昂或耗時時，這種技術特別有用。透過使用未標記的資料，機器學習模型可提高自己的學習效率和正確性，使半監督式學習成為許多現實場景中的實用技術。
增強式學習
涉及取代人類操作員的代理程式 (一個代表某人或某事的電腦程序)。該代理程式會根據意見反應迴圈來判斷結果，通過學習意見反應信號來提高其效能。
使用多層神經網絡，稱為深度神經網絡，來建模資料中的複雜模式。這一機器學習子集對於語音和影像識別特別有效，並且在處理大量資料和解決各種領域中的複雜問題方面表現出色。
傳輸學習
在一個工作上進行預先訓練，然後在相關工作上進行微調。當新工作的資料有限時，這種技術非常有用。透過利用初始工作的知識，傳輸學習顯著提高了新工作的效能並縮短了訓練時間。
集成學習
結合多個模型以提高整體效能。透過匯總多個模型的預測，集成學習提高了正確性和穩健性，並超越任何單一模型。
機器學習解決問題的運作方式
以下是機器學習流程的逐步概觀。
步驟
- 識別資料來源後，就會編譯可用的資料。資料 的類型有助於判斷使用哪些機器學習演算法。隨著資料科學家對資料進行審查，異常情況會被識別出來，結構得以建立，且資料完整性問題也會得到解決。也會執行資料處理步驟，如正規化、縮放和編碼類別變數，以確保資料以適合建模的格式呈現。
- 準備的資料會分成兩個群組：訓練集和測試集。訓練集佔資料的大部分，並用於將機器學習模型調整到最高正確性。
- 當資料科學家準備好選取最終資料模型時，會使用測試集來評估效能和正確性。會透過計算正確性、精確度、重新叫用和 F1 度量等指標，來評估模型在未見資料上的表現。
- 資料科學家會審查機器學習模型的結果，以擷取深入解析、得出結論並進行預測。它們會使用各種視覺化工具和技術，例如混淆矩陣，來解釋和評估模型的效能。
主要功能
機器學習的功能是什麼？
預測值
機器學習會透過識別變數之間的因果關係來預測值。迴歸演算法會從這些值中建立模型，然後用於進行預測。迴歸研究能協助預測未來，例如推測產品需求、預測銷售狀況，或預估行銷活動結果。
識別不尋常發生次數
異常偵測演算法可準確指出預期標準外的資料，通常會用來找出潛在風險。設備故障、結構缺陷、文字錯誤和詐騙實例，均是機器學習用於解決這些問題的範例。
尋找結構
將演算法叢集化會揭示資料集中的潛在結構，通常是機器學習的第一步。通過對常見項目進行分類，叢集在市場細分中被廣泛使用，以決定價格和預測客戶偏好。分類演算法在監督式學習中用於指派預先定義的標籤，以準確地對資訊進行分類。
機器學習工程師的角色
機器學習工程師將從各種資料管道收集的原始資料轉換為可調整的資料科學模型。他們會將結構化資料連結到資料科學家定義的模型。他們還會開發演算法並建立程式，使機器、電腦和機器人能夠處理資料並識別模式。這涉及選取和實作適當的演算法、訓練和評估模型，以及微調超參數以最佳化效能。
除了這些工作外，機器學習工程師還會對資料進行預先處理，使其適合建模，將模型部署到生產環境中，並持續監控和更新它們以保持正確性和有效性。透過與資料科學家密切合作，他們彌合了資料收集與可採取動作的深入解析之間的差距，確保機器學習解決方案既實用又有影響力。
除了這些工作外，機器學習工程師還會對資料進行預先處理，使其適合建模，將模型部署到生產環境中，並持續監控和更新它們以保持正確性和有效性。透過與資料科學家密切合作，他們彌合了資料收集與可採取動作的深入解析之間的差距，確保機器學習解決方案既實用又有影響力。
機器學習演算法
機器學習演算法透過資料分析識別資料中的模式。它們會透過預測值、識別異常發生次數、判斷結構和建立類別，幫助資料科學家解決問題。演算法的選擇取決於資料的類型和期望的結果。演算法通常根據技術分類 (監督式學習、非監督式學習、或增強式學習) 或根據功能分類，例如分類、迴歸和叢集。選取正確的演算法對於有效的機器學習應用至關重要。
深入了解機器學習演算法。
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機器學習在各行各業的應用
各行各業的企業正在利用機器學習來提升營運、改善決策和推動創新。以下是機器學習在不同領域應用的一些關鍵範例。
銀行與金融
- 風險管理和詐騙保護是機器學習在金融領域發揮巨大價值的關鍵領域。
醫療保健
- 改善診斷工具、支援即時患者監控和預測疾病爆發是機器學習幫助改善患者照護的幾個範例。
交通運輸
- 機器學習透過識別交通異常狀況、最佳化送貨路線和自駕車的支援，帶來了許多交通運輸方面的轉變。
客戶服務
- 回答問題、測量客戶意圖，以及提供虛擬協助，都是機器學習如何支援客戶服務產業的範例。
零售
- 機器學習能協助零售商分析購買模式、將供應項目和價格最佳化，以及使用資料來改善整體客戶體驗。
農業
- 機器學習透過開發機器人來解決勞動力短缺、診斷植物疾病和監測土壤健康來改善農業。
機器學習平台有什麽功能
在選擇機器學習平台時，尋找提供這些企業關鍵功能的解決方案。
- 雲端運算的設定和部署簡單，適合處理各種規模的工作負載，讓您能夠連結資料來源並按需要調整，無需進階知識。
直覺式開發環境
- 理想的平台支援各種技能水平。
熟悉機器學習架構的內建支援
- 不論是 Open Neural Network Exchange (ONNX)、Python、PyTorch、scikit-learn 或 TensorFlow 還是任何平台，您都能運用自己熟悉又慣用的工具。
企業等級安全性
- 選擇一個提供企業等級治理、安全性和控制的平台，以保護您的基礎結構。
常見問題集
- 機器學習的四個基本要素是資料收集、模型訓練、模型評估和模型部署。資料收集涉及收集和準備資料以進行分析。模型訓練會使用這些資料來教導演算法進行預測或決策。模型評估使用正確性和精確度等指標來評估模型的效能。最後，模型部署涉及將訓練好的模型整合到生產環境中，以進行即時預測或決策。
- 在機器學習中，正則化是一種防止過度學習的技術，當模型在訓練資料上表現良好，但在新的、未見過的資料上表現不佳時，便會發生過度學習。常見的正則化方法包括 L1 (Lasso) 和 L2 (Ridge) 正則化，這些方法會對模型的參數新增不同類型的處分。這有助於提高模型對新資料的泛化能力，從而在實際應用中獲得更好的表現。
- 它會衡量模型正確識別的實際正面實例的比例。換句話說，重新叫用問題的答案："所有正面案例中，模型正確預測了多少個？"
- 機器學習模型的一個範例是決策樹。決策樹是一種監督式學習演算法，用於解決分類或迴歸問題。它會透過根據輸入特徵值將資料劃分為子集，產生決策樹狀結構。樹中的每個節點代表一個特徵，每個分支代表一個決策規則，每個葉子節點則代表一個結果。
決策樹簡單易懂，因此廣泛用於預測客戶行為或診斷醫療狀況等工作 - 機器學習是 AI 的一個子集。本質上，AI 涵蓋了廣泛的技術和方法，如機器學習、自然語言處理和機器人技術。機器學習是實現 AI 所使用的關鍵技術之一，讓系統能夠自動從經驗中學習和適應，從而使 AI 應用更有效和智能。
- 機器學習是預測分析中的一項關鍵技術，利用歷史資料來預測未來事件。它透過識別資料中的模式和關係來增強此流程，從而實現更準確和可調整的預測。機器學習模型在歷史資料上進行訓練，以學習潛在的模式，並可套用至新資料以預測結果。通過不斷學習，這些模型提高了預測正確性，使預測分析更有效。
- 雖然機器學習涵蓋了多種演算法和技術以從資料中學習，但深度學習專注於使用這些深度神經網絡在影像和語音識別等工作中實現高效能。所有深度學習都是機器學習的一個子集，但並非所有機器學習都涉及深度學習。
取得 Azure 行動應用程式 
